데이터사이언티스트 & 경제학자가 선형대수학을 공부하는 이유

필자는 세번의 선형대수학 수업을 각기 다른 학교에서 수강했다. 

 

영국의 에딘버러 대학교에선 선형대수학 개론을, 

미국의 노스캐롤라이나 대학교에선 상미분방정식을 배우면서 선형대수의 커널까지의 개념을,

그리고 현재 성균관대학교 데이터사이언스융합학과에서 응용 선형대수 수업을 이수했다.

 

매번 제대로 공부할 때마다 선형대수의 개념들이 매번 새롭게 다가왔는데, 그때마다 이해의 폭이 넓어지는 것이 느껴졌다. 

데이터 사이언티스트를 업으로 삼고있는 지금, 매일 시간이 날 때마다 조금씩이라도 선형대수학을 다시 공부하며 공유하는 시간을 가져볼까 한다. 

 

정형데이터를 행렬의 관점에서 바라보며 분석을 진행할 때, 

다중공선성, 노이즈 제거의 측면에서 데이터를 압축할 때,

이미지 & 텍스트 처리 시 빈번하게 마주할 수 있는 대용량 데이터를 축소해야하는 상황에 직면할 때,

 

가장 유의미한 정보만 남기고, 정보손실을 최소화 하는 관점에서 필요한 개념이 선형대수학이었다. 물론 이외에도 머신러닝/딥러닝 연관된 거의 대부분의 연산이 선형대수에 기초해 있는 만큼, 꾸준하고 진득하게 공부해서 원리 자체를 이해할 필요가 있다고 느꼈다.

 

지금 시점에서는 상기에 기재한 이유로 선형대수학의 필요성을 느끼고 공부하겠지만,

아마 본 블로그에 선형대수 관련 글이 빼곡히 쌓일 때 쯤엔 다른 관점에서 데이터를 선형대수 관점에서 입각해 바라볼 수 있으리라 생각한다.